टेंसरबोर्ड क्या है?
TensorBoard मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक शक्तिशाली विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो आमतौर पर Google की ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी TensorFlow से जुड़ा हुआ है। इसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल का एक सूट प्रदान करके उपयोगकर्ताओं को मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन को समझने, डिबग करने और अनुकूलित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। TensorBoard उपयोगकर्ताओं को उनके विभिन्न पहलुओं की कल्पना करने की अनुमति देता है
टेंसरफ्लो क्या है?
TensorFlow Google द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जिसका व्यापक रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में उपयोग किया जाता है। इसे शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को मशीन लर्निंग मॉडल को कुशलतापूर्वक बनाने और तैनात करने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। TensorFlow विशेष रूप से अपने लचीलेपन, स्केलेबिलिटी और उपयोग में आसानी के लिए जाना जाता है, जो इसे दोनों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बनाता है।
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में पहला कदम, बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों
क्लासिफायरियर क्या है?
मशीन लर्निंग के संदर्भ में एक क्लासिफायरियर एक मॉडल है जिसे किसी दिए गए इनपुट डेटा बिंदु की श्रेणी या वर्ग की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। यह पर्यवेक्षित शिक्षण में एक मौलिक अवधारणा है, जहां एल्गोरिदम अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां करने के लिए लेबल किए गए प्रशिक्षण डेटा से सीखता है। विभिन्न अनुप्रयोगों में क्लासिफायर का बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है
क्या उत्सुक मोड TensorFlow की वितरित कंप्यूटिंग कार्यक्षमता को रोकता है?
TensorFlow में उत्सुक निष्पादन एक ऐसी विधा है जो मशीन लर्निंग मॉडल के अधिक सहज और इंटरैक्टिव विकास की अनुमति देती है। यह मॉडल विकास के प्रोटोटाइप और डिबगिंग चरणों के दौरान विशेष रूप से फायदेमंद है। TensorFlow में, उत्सुक निष्पादन पारंपरिक ग्राफ-आधारित निष्पादन के विपरीत, ठोस मूल्यों को वापस करने के लिए तुरंत संचालन निष्पादित करने का एक तरीका है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google क्लाउड मशीन लर्निंग, मशीन लर्निंग में आगे बढ़ रहा है, टेन्सरफ्लो एगर मोड
बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के लिए कोई Google क्लाउड में AI मॉडल कैसे बनाना शुरू कर सकता है?
बड़े पैमाने पर सर्वर रहित भविष्यवाणियों के लिए Google क्लाउड मशीन लर्निंग का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल बनाने की यात्रा शुरू करने के लिए, किसी को एक संरचित दृष्टिकोण का पालन करना चाहिए जिसमें कई प्रमुख चरण शामिल हों। इन चरणों में मशीन लर्निंग की मूल बातें समझना, Google क्लाउड की AI सेवाओं से परिचित होना, विकास का माहौल स्थापित करना, तैयारी करना और
उत्सुकतापूर्वक निष्पादन के पक्ष में TensorFlow 2.0 से सत्र क्यों हटा दिए गए हैं?
TensorFlow 2.0 में, उत्सुक निष्पादन के पक्ष में सत्रों की अवधारणा को हटा दिया गया है, क्योंकि उत्सुक निष्पादन तत्काल मूल्यांकन और संचालन के आसान डिबगिंग की अनुमति देता है, जिससे प्रक्रिया अधिक सहज और पायथोनिक बन जाती है। यह परिवर्तन TensorFlow के संचालन और उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। TensorFlow 1.x में, सत्रों का उपयोग किया गया था
क्या Google Vision API चेहरे की पहचान सक्षम करता है?
Google क्लाउड विज़न एपीआई एक शक्तिशाली उपकरण है जो छवियों के भीतर चेहरों की पहचान और पहचान सहित विभिन्न छवि विश्लेषण क्षमताएं प्रदान करता है। हालाँकि, मौजूदा प्रश्न का समाधान करने के लिए चेहरे की पहचान और चेहरे की पहचान के बीच अंतर को स्पष्ट करना आवश्यक है। फेशियल डिटेक्शन, जिसे फेस डिटेक्शन भी कहा जाता है, की प्रक्रिया है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, EITC/AI/GVAPI Google विज़न एपीआई, छवियों को समझना, चेहरे का पता लगाना
मशीन लर्निंग करने वाले एआई मॉडल को कोई कैसे कार्यान्वित करता है?
मशीन लर्निंग कार्य करने वाले एआई मॉडल को लागू करने के लिए, किसी को मशीन लर्निंग में शामिल मूलभूत अवधारणाओं और प्रक्रियाओं को समझना चाहिए। मशीन लर्निंग (एमएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपसमूह है जो सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना अनुभव से सीखने और सुधार करने में सक्षम बनाता है। Google क्लाउड मशीन लर्निंग एक प्लेटफ़ॉर्म और टूल प्रदान करता है
यदि कोई कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क पर रंगीन छवियों को पहचानना चाहता है, तो क्या उसे ग्रे स्केल छवियों को पहचानते समय एक और आयाम जोड़ना होगा?
छवि पहचान के क्षेत्र में कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) के साथ काम करते समय, रंगीन छवियों बनाम ग्रेस्केल छवियों के निहितार्थ को समझना आवश्यक है। Python और PyTorch के साथ गहन शिक्षण के संदर्भ में, इन दो प्रकार की छवियों के बीच अंतर उनके पास मौजूद चैनलों की संख्या में निहित है। आमतौर पर रंगीन छवियाँ
क्या सक्रियण फ़ंक्शन को फायरिंग के साथ मस्तिष्क में न्यूरॉन की नकल करने वाला माना जा सकता है या नहीं?
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में सक्रियण फ़ंक्शन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो यह निर्धारित करने में एक महत्वपूर्ण तत्व के रूप में कार्य करते हैं कि न्यूरॉन को सक्रिय किया जाना चाहिए या नहीं। सक्रियण कार्यों की अवधारणा की तुलना वास्तव में मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स की सक्रियता से की जा सकती है। ठीक वैसे ही जैसे मस्तिष्क में एक न्यूरॉन सक्रिय होता है या निष्क्रिय रहता है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, ईआईटीसी/एआई/डीएलपीपी दीप लर्निंग विथ पायथन एंड पायट्रैक, परिचय, पायथन और पाइटोरेक के साथ गहन सीखने का परिचय